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推荐回答1.逻辑回归 ，它是一种用于预测二元结果的算法：要么发生，要么不发生。表现形式有： Yes/No、Pass/Fail、Alive/Dead 等。
对自变量进行分析，以确定二进制结果，主要有两种结果。自变量可以是分类变量，也可以是数值变量，但因变量必须是分类变量。
2.朴素贝叶斯 ，是计算一个数据点是否属于某个类别的可能性。但是在文本分析中，朴素贝叶斯就能够将单词或短语归类为是否属于预设的“标签” 。
3.K-最近邻 ，当 k-NN 用于分类时，我们需要进行计算，将数据放入最近邻的类别中。
4.决策树 ，是一种监督学习算法，非常适合解决分类问题，因为该算法能够精确地对类别进行排序。其工作原理类似于流程图，一次性将数据点分成两个相似的类别，从“树干”到“树枝”，再到“叶子”，我们也可以在类别中创建类别，在有限的人工监督下进行有机分类。
5.支持向量机 ，即 使用算法训练，并分类处不同极性的数据。
2022-04-01 13:57:39赞同 展开评论 打赏
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